論文の概要: AI-Driven Resource Allocation Framework for Microservices in Hybrid Cloud Platforms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02610v1
- Date: Tue, 03 Dec 2024 17:41:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:49:37.968254
- Title: AI-Driven Resource Allocation Framework for Microservices in Hybrid Cloud Platforms
- Title（参考訳）: ハイブリッドクラウドプラットフォームにおけるマイクロサービスのためのAI駆動リソース割り当てフレームワーク
- Authors: Biman Barua, M. Shamim Kaiser,
- Abstract要約: 本稿では,ハイブリッドクラウドプラットフォームにおけるリソース割り当てのためのAI駆動型フレームワークを提案する。
このフレームワークは、コスト削減と性能向上のために強化学習(RL)ベースのリソース利用最適化を採用している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.03590082373586
- License:
- Abstract: The increasing demand for scalable, efficient resource management in hybrid cloud environments has led to the exploration of AI-driven approaches for dynamic resource allocation. This paper presents an AI-driven framework for resource allocation among microservices in hybrid cloud platforms. The framework employs reinforcement learning (RL)-based resource utilization optimization to reduce costs and improve performance. The framework integrates AI models with cloud management tools to respond to challenges of dynamic scaling and cost-efficient low-latency service delivery. The reinforcement learning model continuously adjusts provisioned resources as required by the microservices and predicts the future consumption trends to minimize both under- and over-provisioning of resources. Preliminary simulation results indicate that using AI in the provision of resources related to costs can reduce expenditure by up to 30-40% compared to manual provisioning and threshold-based auto-scaling approaches. It is also estimated that the efficiency in resource utilization is expected to improve by 20%-30% with a corresponding latency cut of 15%-20% during the peak demand periods. This study compares the AI-driven approach with existing static and rule-based resource allocation methods, demonstrating the capability of this new model to outperform them in terms of flexibility and real-time interests. The results indicate that reinforcement learning can make optimization of hybrid cloud platforms even better, offering a 25-35% improvement in cost efficiency and the power of scaling for microservice-based applications. The proposed framework is a strong and scalable solution to managing cloud resources in dynamic and performance-critical environments.
- Abstract（参考訳）: ハイブリッドクラウド環境におけるスケーラブルで効率的なリソース管理の需要の増加は、動的リソース割り当てのためのAI駆動アプローチの探索につながった。
本稿では、ハイブリッドクラウドプラットフォームにおけるマイクロサービス間のリソース割り当てのためのAI駆動フレームワークを提案する。
このフレームワークは、コスト削減と性能向上のために強化学習(RL)ベースのリソース利用最適化を採用している。
このフレームワークは、動的スケーリングとコスト効率の低い低レイテンシサービスデリバリの課題に対応するために、AIモデルとクラウド管理ツールを統合する。
強化学習モデルは、マイクロサービスが要求するプロビジョニングされたリソースを継続的に調整し、将来の消費トレンドを予測し、リソースの過小評価と過剰なプロビジョニングを最小化する。
予備シミュレーションの結果は、コストに関するリソースの供給にAIを使用することで、手動プロビジョニングやしきい値ベースの自動スケーリングアプローチと比較して、最大で30～40%の支出を削減できることを示している。
また,資源利用効率が20%～30%向上し,ピーク需要期間中に15%～20%の遅延削減が期待されている。
この研究は、AI駆動のアプローチを既存の静的およびルールベースのリソース割り当て手法と比較し、柔軟性とリアルタイムの関心事の観点から、この新しいモデルがそれらを上回る能力を示す。
その結果、強化学習によってハイブリッドクラウドプラットフォームの最適化がさらに改善され、コスト効率が25～35%向上し、マイクロサービスベースのアプリケーションのスケーリングのパワーが向上することが示された。
提案されたフレームワークは、動的かつパフォーマンスクリティカルな環境でクラウドリソースを管理するための、強力でスケーラブルなソリューションである。
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